《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》
利用高层次综合工具，开发者只需要编写高级语言的代码完成程序功能，就能将高级语言编写的代码综合成相同功能的 RTL 级实现 (基于 Verilog 或 VHDL)。开发者还可以通过添加一些 pragma 的方式来指示和调整高层次综合工具生成的硬件模块的架构。整体而言，利用高层次综合工具进行 FPGA 硬件开发的过程，应该是利用软件语言的表达来描述硬件模块的过程。目前，高层次综合的代码都是基于 C/C++/OpenCL 的，所以对于没有硬件设计基础的朋友来说，利用高层次综合工具可以大幅度地降低学习难度，缩短开发周期，加快设计迭代速度。
本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。进一步，本文将算法推广到多层的裁枝，和多分枝网络的裁枝。结果上，本文的方法减少了累积误差，且适用于各种网络结构。针对于VGG16网络，本文方法可以在加速5倍的条件下，准确率仅下降0.3%；针对ResNet，Xception网络加速2倍，准确率分别下降1.4%，1.0%
导语|随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中，现在已经是头部的企业，有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。
6月17日，赛灵思公司宣布推出两款易于扩展、超高密度视频转码专用的实时计算视频实时转码一体机。基于赛灵思新型的 Xilinx实时服务器（ RT Server ）参考架构，两大全新一体机将双管齐下，助力当今服务提供商以每通道最低成本提供视频质量和比特率优化的多种类型应用，例如电子竞技与游戏直播平台、社交与视频会议、远程直播教育、远程医疗和视频直播等，并较基于软件的架构或者固定架构解决方案，都能显著降低总拥有成本（ TCO ）。
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码，它使用 Tensorly（http://t.cn/REo7W8V ） 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的，关于张量分解的回顾可以在这里（http://t.cn/R5ZXkVo ）找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook（ht
学习课件、视频作品、影视剧素材，网上海量的视频资源不断拓宽着人们的认知水平。将珍贵的视频下载到各种存储介质中长期保存，方便以后反复观看的同时，还能防止资源下架、失效、被封杀的情况出现。有关下载网络视频的软件，怎样把网上的视频下载下来的相关问题，本文将进行详细介绍。
作者简介：Michael，2017年加入美团无人配送部，负责无人配送车感知算法迭代工作。
构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。
【GiantPandaCV导语】以卷积和im2col+gemm实现卷积操作举例,来图解深度学习中Tensor的NC4HW4(其实应该是N{C/4+C%4>0?1:0}HW4),写成NC4HW4方便阅读
ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构，文章也发表在了CVPR2018上，原文可见ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。
模态分析是研究结构动力特性一种方法，主要是使用力锤,激振器或者激振台产生脉冲冲击，利用加速度传感器在多点进行同步响应信号的采集，再用数学分析方法计算机械结构的固有振动特性，每一个模态都有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。用于建筑结构、桥梁、机床、车身构造等。
Inverted bottleneck layers, IBN已成为终端设备SOTA目标检测方法的主要模块。而在这篇文章里，作者通过重新分析研究终端芯片加速下的常规卷积而对“IBN主导的网络架构是否最优”提出了质疑。作者通过将常规卷积纳入搜索空间取得了延迟-精度均衡下的性能提升，得到了一类目标检测模型：MobileDets。在COCO目标检测任务上，基于同等终端CPU推理延迟，MobileDets以1.7mAP性能优于MobileNetV3+SSDLite，以1.9mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite；在EdgeTPU平台上，以3.7mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快;在DSP平台上，以3.4mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快。与此同时，在不采用FPN的情况下，在终端CPU平台，MobileDets取得了媲美MnasFPN的性能；在EdgeTPU与DSP平台具有更优的mAP指标，同时推理速度快2倍。
在智能制造的大趋势下，数控机床作为制造业的母机,正向着高精度、高速度、高生产效率的方向发展。高精度机床结构必须具有良好的动态特性，通过模态测试与分析建立机床的结构动力学模型对于优化机床设计、发现机床的潜在问题，使机床性能最优化具有重大的意义。
二值神经网络 (BNN)指的是weight和activation都用1-bit来表示的模型架构，相比FP32的浮点神经网络，它可以实现约32倍的内存减少，并且在推理过程中可以用xnor和popcount这样的位运算来替代复杂的乘法和累加操作，从而大大加快模型的推理过程，所以BNN在模型压缩与优化加速领域存在着巨大的潜力
本来很多域名对应的IP地址都是由上游可信赖的服务器提供的，这样可以降低网络上的流量压力
继续咱们的“网络结构1000变”板块，最新上新的内容主要是动态推理的网络结构，即在测试时，对于不同的输入图像，表现不同的网络结构，下面是一个代表。
目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。
近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有：
人工智能在众多计算机视觉领域都取得了很大的成功，然而深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138059904
多通道振弦数据记录仪是一种用于测量结构物或机械设备振动信号的仪器。在进行振动信号分析的过程中，激励电压是一个非常重要的参数。本文将从激励电压的定义、多通道振弦数据记录仪的激励电压的选取和调整以及激励电压对振动信号分析的影响三个方面来进行阐述。
http://www.tensorinfinity.com/paper_167.html
云聚通（多网聚合加速）能够让手机和各类行业终端可同时使用多运营商蜂窝网络/WiFi网络/卫星网络上网，通过硬件的多物理链路冗余，实现移动网络的增强。云聚通在终端侧提供了支持Android/iOS/Linux的SDK，在对终端业务流量进行拦截后，会按照算法策略分发在多个物理链路上。而云端的聚合网关则会对分散在各个物理链路上的数据包进行重组及去重，还原为原始的业务流量，通过NET网关，从公网或专线出口至业务服务器。
随着互联网的发展，来自用户的音视频媒体上传体量日益增加，媒体上传的速度正在成为影响用户体验的关键因素。由于用户所在地的网络基础设施、网络环境等因素的差异，上传可能会出现速度缓慢、网络抖动或丢包等问题。用户媒体上传依然有很多痛点问题需要解决。 长距离传输质量不稳定 国内主流云服务提供商在北京、上海、广州等城市部署了存储中心，腾讯云也是如此。在业务实践中，不可避免会出现终端用户与存储中心距离间隔太远的场景，例如，对于新疆乌鲁木齐的用户而言，最近的存储中心在约3000公里外的成都。对于印尼这类群岛国家，边缘岛屿的
导语：腾讯AI Lab机器学习中心今日宣布成功研发出世界上首款自动化深度学习模型压缩框架——PocketFlow，并即将在近期发布开源代码。这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架，集成了当前主流（包括腾讯AI Lab自研）的模型压缩与训练算法，结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。[1] 开发者无需了解具体算法细节，即可快速地将AI技术部署到移动端产品上，实现用户数据的本地高效处理。目前该框架正在为腾讯的多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持，在多款手机APP中得到
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求，提高模型的推理速度和效率，从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种：知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、 轻量化模型架构、 剪枝（Pruning）、 量化（Quantization）。
项目访问地址：https://github.com/Tencent/PocketFlow
自动编码器的特定变体，即压缩自动编码器（CAE），已成为神经图像压缩中流行的架构选择。采用CAE学习图像信号的紧凑非线性表示取得了巨大成功，与现有的编解码器相比，产生了相当甚至更优的率失真性能。之前的研究工作已经证明，CAE的规模与图像质量或比特率高度相关。在这种情况下，经过充分研究的信道修剪方法可能适合复杂性缓解的需要。当使用信道修剪方法去除部分信道时，过度的信道修剪可能导致率失真性能严重下降。因此，静态的信道修剪方式可能不适合进一步的率失真复杂度优化。具体结果可见图1，对于三张不同的输入图像，直接将潜在变量的通道数由192裁剪为176。深色圆点代表了原始的率失真表现，浅色圆点代表裁剪后的率失真表现。可以看到，三张图像表现出了不同的下降趋势，但复杂度的降低是一致的。更进一步的，箭头代表不同图像块的率失真表现，可以发现，同一图像的不同图像块也会有不同的率失真下降趋势。因此，这种通道裁剪方法需要更细粒度的划分，而不仅仅是作用在整张图像上。此外，作者希望研究一种动态路由解决方案，以探索率失真和复杂度的联合优化。因为，在运行时使用内容自适应优化能实现最大的系统吞吐量。由于动态路由的作用空间被设计为样本或区域自适应，因此它可以无缝集成到其他可行的解决方案中，以加速神经非线性变换，从而产生静态轻量级模型，并通过联合优化提高其性能。这种动态路由方法在运行时做出编码决策，这类似于现代图像/视频编码标准通常采用的传统RDO过程或快速算法。这种运行时权衡可以带来更大的灵活性，从而通过定制行为实现更好的速率失真或复杂性权衡。
今天，“计算机视觉战队”给大家继续分享目标检测综述，今天主要说说目标检测算法的快速发展。
加速目标检测一直是一个重要而又具有挑战性的问题。在过去的20年里，目标检测领域已经发展了复杂的加速技术。这些技术大致可以分为 “ 检测管道提速 ”、“ 检测引擎提速 ” 和 “ 数值计算提速 ” 三个层次，如下图所示。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
AI 科技评论按：百度关于网络压缩和加速的论文《 Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》被 CCF A 类学术会议 CVPR 2019 收录为 Oral 论文，这篇论文提出了新的基于滤波器的几何中心（geometric median）的剪枝算法，来对神经网络进行压缩和加速。本文是论文作者之一何洋为 AI 科技评论提供的论文解读。
该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。
近年来，许多研究致力于提高图像分类训练和推理的效率。这种研究通常集中于提高理论效率，通常以每个FLOP的ImageNet验证精度来衡量。然而，事实证明，这些理论上的改进在实践中很难实现，特别是在高性能训练加速器上。
这是卷积神经网络学习路线的第19篇文章，主要为大家介绍一下旷世科技在2017年发表的ShuffleNet V1，和MobileNet V1/V2一样，也是一个轻量级的卷积神经网络，专用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作：逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle)，与现有的其他SOTA模型相比，在保证精度的同时大大降低了计算量。ShuffleNet V1在ImageNet和MS COCO上表现出了比其他SOTA模型更好的性能。论文原文见附录。
11月1日，腾讯AI Lab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目， 该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数，解决传统深度学习模型由于模型体积太大，计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点，同时极大程度的降低了模型压缩的技术门槛，赋能移动端AI应用开发。
AI 训练数据集持续增长，所以需要支持 TB 级带宽的加速器。HBM3E提供高内存带宽和高能效解决方案，已成为 AI训练硬件的首选。
code: https://github.com/aselsan-research-imaging-team/bicubic-plusplus
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-三体云动 ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 疫情期间，Boss直聘携手三体云动共同发起了“
论文提出了一种计算效率极高的卷积神经网络结构——ShuffleNet，它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。这个新结构用来两个新操作——逐渐群卷积(pointwise group convulution)和通道混洗(channel shuffle)在保障精确率损失不大的同时大大减少了计算成本。基于ImageNet数据集的分类任务和MS COCO的目标检测任务上ShuffleNet都表现出了优于其他结构的性能，如 top-1 error 仅为7.8%，超越了之前MobileNet在ImageNet分类为任务的表现。
寄存器 DS_CHNUM(299)用于设置读取到的数字传感器数据从哪个通道开始占用，默认为 1。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文，题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读。论文原文地址和Pytorch开源代码地址见附录。
这个系列已经更新了20多篇了，感谢一直以来大家的支持和等待。前面已经介绍过MobileNet V1，MobileNet V2，MobileNet V3，ShuffleNet V1这几个针对移动端设计的高效网络，ShuffleNetV2是ShuffleNetV1的升级版，今天就一起来看看这篇论文。论文原文见附录。
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